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1.
The purpose of this study was to research the effects of faster pace of economic development and the reason why international economic centers are rapidly changed. The study analyzes the historical facts and materials concerning economic development from ancient times to the present,and analyzes the reason why one country or area becomes an international economic center. Then it concludes that if one nation or area's economy develops faster than that of other areas or nations, this nation or area must become the international economic center in a certain time.  相似文献   
2.
交通标志是规范驾驶员驾驶的重要指标信息,如何检测交通标志是无人驾驶和辅助驾驶中的关键一环。利用 PYQT 开发一套基于深度学习的交通标志检测系统,系统包括 4 个主要模块:用户信息模块、摄像头采集模块、检测模块和保存结果模块。对比目前主流的深度学习目标检测算法 YOLOv3 和 Faster-RCNN 在交通标志上的检测效果,并采用 YOLOv3 作为系统仿真算法,仿真结果表明,YOLOv3 兼顾了实时检测和检测精度要求,对无人驾驶和辅助驾驶研究具有一定应用价值。  相似文献   
3.
近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,深度学习技术在人体关节节点检测中得到了很好的应用。但是由于人体关节结构复杂,关节之间存在相互依赖的关系和互相遮挡的问题,因此人体骨骼节点检测依然是一个极具挑战的任务。传统的模型难以预测多个目标的骨骼节点,为了解决这个问题,提出一种基于Faster RCNN和DeepPose相结合的方法,首先通过Faster RCNN检测出包含人体的感兴趣区域,并将该区域作为改进的DeepPose算法的输入,使其能够处理多目标关节节点检测的问题。实验表明,该算法在MPII数据集的手腕、膝盖两种关键节点检测上均取得最好结果,比之前的最好结果各提升1.2%和0.3%,在全部的关键节点检测上PCKh为87.6%。  相似文献   
4.
通过对飞行模拟训练费用的分解,选取了飞行模拟训练费用估算方法和估算模型来对飞行模拟训练估算问题进行分析和研究。  相似文献   
5.
为了克服传统深度学习在排水管道缺陷检测方面识别正确率较低的缺点,在Faster R-CNN算法基础上,利用聚类分析方法改进候选区域设置,提出一种优化的排水管道缺陷检测模型,并采用VGG、AlexNet、GoogleNet、ResNet代替Faster R-CNN网络中的特征提取层进行模拟计算。计算结果表明,K-means方法的最优类别数为5,虽然ResNet网络训练时间成倍增加,但其识别正确率达到0.89,比VGG网络提高了0.14。优化后的Faster R-CNN网络有效提高了排水管道缺陷检测的识别正确率。  相似文献   
6.
在新的历史时期,高校资料室原有的功能发生了一些新的变化:表现在由资料、读者、工作人员的不同而体现出的专业性;由于工作方式发生改变而突出的针对性;由工作手段不同而变化了的时效性;因收藏内容、方式体现出的新颖性。参考文献11。  相似文献   
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